indexeddb是浏览器原生支持的高性能nosql前端数据库，专为结构化数据离线存储设计，依赖对象仓库、索引、事务和游标实现百万级数据稳定读写；建库须通过onupgradeneeded定义结构，主键推荐keypath，高频查询字段必须建索引；写入需批量事务分片（100–500条/批），查询应结合idbkeyrange与游标流式处理；生产环境需监听错误、处理版本阻塞并定期清理。
IndexedDB 是浏览器原生支持的高性能、大容量前端数据库，专为结构化数据离线存储而设计。它不是简单键值对，而是基于对象仓库（Object Store）和索引机制的 NoSQL 方案，支持事务、游标遍历、条件查询和百万级数据稳定读写。
建库与结构设计：一次定义，长期可用
数据库版本号是结构演进的核心开关。首次打开或版本升级时触发 onupgradeneeded，此时才能创建或修改对象仓库与索引——这一步不可跳过，也不能在普通事务中执行。
- 主键推荐显式指定
keyPath（如'id'），避免依赖自增导致后续查询不便 - 高频查询字段必须建索引，例如按分类查、按时间范围查、按状态过滤，都应提前
createIndex() - 一个对象仓库可建多个索引，但每个索引名需唯一；索引字段若可能为空，设
{ unique: false }
写入优化：批量事务 + 分片控制
单条 add() 或 put() 调用开销高，尤其面对数千以上记录时。关键不是“多开事务”，而是“少开事务”。
- 所有写操作必须包裹在
readwrite事务中，且尽量合并到同一事务内 - 每批写入建议控制在 100–500 条之间，既避免内存溢出，也防止事务超时或阻塞渲染
- 使用
requestIdleCallback或 Web Worker 拆分大批量任务，保持 UI 响应性
高效查询：索引 + 范围 + 游标组合
仅靠 get(key) 只能查主键，真正发挥 IndexedDB 性能优势靠的是索引配合 IDBKeyRange。
- 用
index.get()或index.getAll()直接走索引，比遍历快几个数量级 - 范围查询示例：
IDBKeyRange.bound('2025-01', '2025-12', true, true)查某年数据 - 海量结果不用
getAll()一次性加载，改用openCursor()流式处理，内存友好
稳定性保障：错误监听 + 版本兼容 + 清理策略
生产环境必须考虑降级与兜底，不能只依赖 success 回调。
- 监听
onblocked事件，提示用户关闭旧标签页，避免新版本卡住 - 事务失败时检查
event.target.error.name，常见如QuotaExceededError（配额满）、AbortError（手动中止） - 定期用
indexedDB.deleteDatabase()或清空 objectStore 配合版本升级，防止冗余数据膨胀
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